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卡罗尔·伯雷尔。;大卫·G·斯蒂尔（David G.Steel）。;林燕霞

使用单变量和多变量基本结构模型对总序列进行季节性调整。 （英语） Zbl 06082939号

J.统计理论实践。 5，第2期，179-205（2011）.
摘要：由几个子序列聚合而成的时间序列可以直接或间接进行季节性调整。在基于模型的季节调整中，子序列也可以被视为多变量系列系统，可以联合进行分析。这种方法与间接方法相比具有相当大的优势，因为它利用了子序列之间的协方差结构。
本文比较了基于模型的单变量和多变量季节调整方法。首先，将一元基本结构模型（BSM）直接应用于聚合序列。其次，将多元BSM应用于子序列的变换系统。通过计算它们的相对效率，比较了每种方法产生的经季节调整的总量序列的预测均方误差。结果表明，根据子序列参数的相对值，使用多元方法可以获得增益。

引用于2文件

理学硕士：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62M20型 随机过程的推断与预测

关键词：

骨料系列;时间序列;单变量基本结构模型;多元基本结构模型

软件：

SsfPack系列
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.L.Birrell}等人，《统计理论与实践》。5，第2号，179--205（2011；Zbl 06082939）
全文： 内政部 链接

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